电磁致热超声系统设计及基于小波阈值 去噪方法的信号处理

陈国平; 于万宝; 赵志钦; 聂在平; 柳清伙

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电磁致热超声系统设计及基于小波阈值去噪方法的信号处理

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 电磁致热超声系统设计及基于小波阈值去噪方法的信号处理
- The Design of Electromagnetically Induced Thermo-Acoustic System and the Signal Processing Using Wavelet Analysis with a Soft Thresholding Method
- 电子学报 2008年36卷第6期页码：1130-1134
- 作者机构：
  
  1. 电子科技大学电子工程学院,四川,成都,610054
  2. 电子与计算机工程系,Duke University,Durham,NC,27708
  3. 电子科技大学电子工程学院,四川,成都,610054
  4. 电子与计算机工程系Duke UniversityDurhamNC,27708
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  长江学者讲座教授项目;新世纪优秀人才支持计划项目;高等学校学科创新引智计划
- DOI：
  中图分类号： Q684
- 纸质出版：2008
- 稿件说明：
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陈国平, 于万宝, 赵志钦, 等. 电磁致热超声系统设计及基于小波阈值去噪方法的信号处理[J]. 电子学报, 2008,36(6):1130-1134.

CHEN Guo-ping, YU Wan-bao, ZHAO Zhi-qin, et al. The Design of Electromagnetically Induced Thermo-Acoustic System and the Signal Processing Using Wavelet Analysis with a Soft Thresholding Method[J]. Acta Electronica Sinica, 2008, 36(6): 1130-1134.
陈国平, 于万宝, 赵志钦, 等. 电磁致热超声系统设计及基于小波阈值去噪方法的信号处理[J]. 电子学报, 2008,36(6):1130-1134. DOI：

CHEN Guo-ping, YU Wan-bao, ZHAO Zhi-qin, et al. The Design of Electromagnetically Induced Thermo-Acoustic System and the Signal Processing Using Wavelet Analysis with a Soft Thresholding Method[J]. Acta Electronica Sinica, 2008, 36(6): 1130-1134. DOI：

摘要

本文给出了一个电磁致热超声(EMITA)实验系统

针对实验信号的提取问题

首先研究了实验平台的改进方法

通过置入波导内容器截面的设计

增加微波透过率;对耦合液的选择研究

减小微波脉冲对超声波接收传感器的电磁冲击

从而提高系统在强电磁脉冲下的电磁兼容(EMC)能力;其次为了从低信噪比数据中有效提取EMITA超声信号

研究了应用小波分析方法和阈值去噪重构方法处理实验采集的EMITA信号.

Abstract

This paper presents an experimental system of ElectroMagnetically Induced Thermo-Acoustic (EMITA).Focusing on the signal extraction of EMITA

several treatments are adopted to improve the compatibility of the system under high power electromagnetic pulses.To improve the transition of the microwave energy to the biologic tissue

the cross section of the vessel front to the microwave is designed as bevel;to decrease the electromagnetic impose of ultrasound transducer due to the microwave pulse

the coupling liquid is used after careful study.In order to extract the EMITA signals from low signal-to-noise ratio (SNR) background

wavelet analysis with soft thresholding is used to filter the strong noise.Experimental results indicate the effectiveness of the wavelet analysis in the extraction of EMITA signals.

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